## PENERAPAN ALGORITMA BACKPROPAGATION DALAM MEMPREDIKSI JUMLAH JAMAAH HAJI PEMATANG SIANTAR
Humaidi Hambali 1 , M. Safii 2 1,2 Ilmu Komputer, STIKOM Tunas Bangsa, Pematang Siantar, Jl. Kartini, Proklamasi, Kec. Siantar Bar., Kota Pematang Siantar, Sumatera Utara
email: aliesp241@gmail.com 1 , m.safii@amiktunasbangsa.ac.id 2

## Abstract
One of the main pilar of Islam is performing the Hajj pilgrimage for those who are able. Every year, the number of Hajj registrant in Pematang Siantar experiences significant fluctuatuions, making it challenging  to  plan  and  allocate  resources,  including  accommodation,  transportation,  and  other support  services,  more effectively.  To  solve  the  proble  above,  A  method  is  required to  analyze the number  of  Hajj  registrants  in  Pematang  Siantar.  The  Backpropagation  method  can  be  utilized, employing  training  data  from  2018  to  2021  and  test  data  from  2019  to  2022.The  results  obtained using Matlab R2011a Application show 3-11-1 as the best architecture with an accuracy rate of 100%. This research indicates that there will be 33 Hajj registrants in Pematang Siantar in the following yearIt can be concluded that the backpropagation algorithm is an effective method for facilitating prediction searches, with its accuracy being dependent on the architecture employed.

## Keywords: ANN, Backpropagation, Hajj Registrant, Pematang Siantar, Prediction

## Abstrak
Salah satu pilar utama agama Islam adalah melaksanakan ibadah haji bagi mereka yang mampu. Setiap tahun, jumlah jamaah pendaftar haji di Pematang Siantar mengalami kenaikan dan penurunan yang  signifikan  sehingga  cukup  kesulitan  untuk  merencanakan  dan  mengalokasikan  sumber  daya, akomodasi, transportasi, dan layanan pendukung lainnya dengan lebih efektif. Untuk menyelesaikan masalah diatas, diperlukan suatu cara untuk menganalisis jumlah jamaah pendaftar haji di Pematang Siantar.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  adalah  metode  Backpropagation  dengan  data pelatihan dari tahun 2018 hingga 2021 dan data pengujian dari tahun 2019 hingga 2022. Hasil yang dihasilkan  menggunakan  Aplikasi  Matlab  R2011a  menunjukkan  3-11-1  sebagai  arsitektur  terbaik dengan tingkat akurasi 100%. Penelitian ini menunjukan bahwa pada tahun berikutnya akan ada 33 jamaah pendaftar haji di Pematang Siantar. Dapat disimpulkan bahwa algoritma backpropagation dapat digunakan sebagai metode yang mempermudah pencarian prediksi, dan tingkat akurasi yang diperoleh bergantung pada arsitektur yang digunakan.
Kata Kunci: JST, Backpropagation, Pendaftaran Haji, Pematang Siantar, Prediksi

## 1. PENDAHULUAN
Di Indonesia, negara dengan jumlah penduduk beragama Islam terbesar di dunia, sekitar  87,2% dari  total  penduduk,  atau  sekitar  229  juta  jiwa,  menganut  Islam.  Agama  ini  didasarkan  pada  lima prinsip  utama  yang  dikenal  sebagai  Rukun  Islam,  yaitu  mengucapkan  syahadat,  shalat,  puasa Ramadhan,  membayar  zakat,  dan  menunaikan  haji.  Bagi  mereka  yang  mampu  secara  jasmani  dan rohani serta siap menyambut Tamu Allah, menunaikan ibadah haji adalah salah satu dari lima rukun Islam yang wajib dilaksanakan.(Harahap et al., 2021). Ibadah haji dan umrah merupakan dambaan setiap umat islam untuk dapat menunaikan apa yang diperintahkan agamanya. Haji merupakan bagian dari  rukun  iman  yang  kelima  setelah  beriman,  shalat,  puasa  dan  zakat.  Haji  dan  Umroh  wajib hukumnya bagi yang mampu setiap laki-laki atau perempuan satu kali seumur hidupnya (Nazaruddin et al., 2020) .
Haji adalah kunjungan ke Baitullah (Ka'bah) di Mekkah untuk melakukan ibadah tertentu dalam kondisi  tertentu.  Ibadah  haji  merupakan  salah  satu  dari  lima  rukun  Islam  yang  wajib  bagi  setiap muslim, baik laki-laki maupun perempuan, yang mampu dan memenuhi syarat-syaratnya. Jamaah haji
adalah  semua  orang  Islam  yang  terdaftar  untuk  menunaikan  ibadah  haji,  dengan  pengelolaan, pembiayaan  dan  persyaratan  yang  ditentukan.  Ibadah  haji  adalah  ibadah  haji  yang  mengunjungi Ka'bah pada waktu tertentu dan dalam kondisi tertentu atau ditentukan (Reza et al., 2020).
Dalam upaya untuk meningkatkan efisiensi dan ketepatan dalam perencanaan pendaftaran haji, penerapan teknologi dan metode analisis data menjadi suatu keharusan. Salah satu metode yang cukup efektif untuk memprediksi jumlah pendaftar haji adalah menggunakan Jaringan Saraf Tiruan dengan Algoritma Backpropagation. Jaringan saraf tiruan mampu menyelesaikan masalah kompleks terkait deteksi, prediksi, dan pengenalan pola. Teknologi jaringan syaraf tiruan (JST) telah berkembang pesat dalam bidang peramalan. ANN dapat membuat prediksi berdasarkan data kejadian masa lalu dan faktor terkait.  Proses  peramalam/forecasting  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  metode termasuk metode backpropagation. Salah satu struktur jaringan saraf tiruan yang dapat dipakai untuk belajar dan menganalisis pola dalam data sebelumnya dengan lebih cermat guna menghasilkan hasil yang lebih  unggul  adalah metode  propagasi mundur.  Teknik jaringan  saraf tiruan  backpropagation banyak digunakan untuk menyelesaikan permasalahan peramalan.
Teknologi ini dapat menyelesaikan masalah yang kompleks dan mencakup proses identifikasi, prediksi,  dan  pengenalan  pola.  Selain  itu,  propagasi  mundur  yang  cepat,  sederhana,  dan  mudah diprogram  tidak  memerlukan  parameter  optimasi  selain  jumlah  input  yang  fleksibel.  Dengan demikian, teknologi ini tidak memerlukan pengetahuan jaringan sebelumnya atau fitur khusus dari fungsi  yang  diteliti  (Thoriq,  2022).  Dalam  menentukan  arsitektur  terbaik,  perlu  untuk mengimplementasikan  data  dasar  kedalam  aplikasi  Matlab  sebelum  menemukan  arsitektur  terbaik. Penelitian ini akan melakukan proses pengolahan data menggunakan data latih dari tahun 2018 sampai 2021 dan data uji dari tahun 2019-2022. Penelitian ini memperkirakan jumlah jamaah pendaftar haji Kota  Pematang  Siantar  untuk  membantu  Kementerian  Agama  Kota  Pematang  Siantar  dalam merencanakan dan mengalokasikan sumber daya, akomodasi, transportasi, dan layanan pendukung lainnya dengan lebih efektif.
Penelitian  sebelumnya  mengenai  prediksi,  seperti  penelitian  (Harahap  et  al.,  2021)  yang memprediksi  jumlah  jamaah  haji  di  provinsi  riau  dengan  menggunakan  metode  Backpropagation, hasil  penelitian menunjukan  jumlah jamaah  pendaftar  haji  di  provinsi  riau mengalami  kenaikan  di beberapa  kabupaten/kota.  Sebagai  contoh,  di  Kabupaten  Pelalawan,  jumlah  pendaftar  sebelumnya adalah  11  orang,  namun  diperkirakan  akan  meningkat  menjadi  62  orang  pada  periode  berikutnya. Begitu  pula  di  Kabupaten  Rokan  Hilir,  jumlah  pendaftar  sebelumnya  sebanyak  14  orang  dan diprediksi akan meningkat menjadi 50 orang pada periode selanjutnya. Perbedaan yang paling utama dari penelitian terdahulu dan penelitian ini adalah lokasi penelitian sebelumnya terletak di Provinsi Riau  dan  tahun  prediksi  adalah  tahun  2022,  selain  itu  juga  terdapat  perbedaan    pada    hasil  akhir penelitian yang mempunyai arsitektur terbaik 12-12-1 dengan nilai MSE sebesar 0,03264, Penelitian (Agustina et al., 2023) dalam memprediksi distribusi air Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) Tirta Dharma  menggunakan  metode  Backpropagation,  hasil  prediksi  menunjuk  4-2-1  sebagai  arsitektur terbaik.  Prediksi  distribusi  air  pada  tahun  2022  diperoleh  sebanyak  6.829.056,  2023  sebanyak 6.865.358, 2024 sebanyak 6.867.817 dan sebanyak 6.868.785 pada tahun 2025. Terakhir penelitian (Rahmat  et  al.,  2023)  membahas  prediksi  mengenai  penjualan  ponsel  pintar  dengan  metode backpropagation kombinasi Particle Swarm Optimization.  Metode BP-PSO dapat digunakan untuk meramalkan penjualan ponsel Manfaat Cell dengan hasil yang baik. Hal ini terbukti dari nilai MAPE yang diperoleh menggunakan metode tersebut, yang relatif kecil, yaitu sebesar 3,45325%.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 KERANGKA KERJA PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  data  pendaftar  haji  dikumpulkan  dari  Kantor  Kementerian  Agama  Kota Pematang Siantar. Penelitian ini menggunakan data pelatihan tahun 2018 sampai 2021, data uji tahun 2019 sampai 2022, dan melakukan prediksi untuk  tahun 2023. Berdasarkan informasi yang diperoleh dari pelayanan registrasi dilakukan identifikasi masalah dan pengambilan keputusan serta  output dan input yang dilakukan agar dapat untuk menguji aplikasi Matlab untuk mendapatkan arsitektur yang optimal.  Prediksi  kemudian  dibuat  berdasarkan  data  yang  diperoleh  sebelumnya  berdasarkan arsitektur terbaik  matlab.

## Gambar 1. Kerangka kerja penelitian
Berikut adalah penjelasan mengenai kerangka kerja penelitian backpropagation dengan langkah- langkah yang disebutkan:
1. Pengumpulan Data
Langkah pertama dalam penelitian adalah mengumpulkan data yang relevan. Data ini bisa berasal dari berbagai sumber, seperti data historis, eksperimen, survei, atau basis data yang sudah ada. 2. Mengidentifikasi masalah
Setelah  data  terkumpul,  langkah  berikutnya  adalah  mengidentifikasi  masalah  yang  ingin dipecahkan.
3. Penetapan Input & Output
Berdasarkan masalah yang telah diidentifikasi, tentukan variabel-variabel input dan output. Input adalah  data  yang  akan  digunakan  untuk  melatih  model,  sedangkan  output  adalah  hasil  yang diharapkan dari model.
4. Pengujian Matlab
Setelah menetapkan input dan output, langkah selanjutnya adalah menguji model menggunakan perangkat  lunak  Matlab.  Matlab  menyediakan  berbagai  tool  untuk  implementasi  algoritma backpropagation.
5. Penentuan Arsitektur Terbaik
Setelah model diuji, selanjutnya adalah menentukan arsitektur terbaik untuk jaringan saraf tiruan. Ini mencakup pemilihan jumlah lapisan tersembunyi, jumlah neuron dalam setiap lapisan, dan fungsi aktivasi yang digunakan.
6. Memprediksi
Setelah arsitektur terbaik ditentukan dan model telah dilatih, langkah terakhir adalah menggunakan model untuk melakukan prediksi. Pada tahap ini, model diaplikasikan pada data baru untuk melihat seberapa  baik  model  tersebut  dapat  memprediksi  hasil  yang  diinginkan.  Hasil  prediksi  kemudian dievaluasi untuk menilai kinerja model.

## 2.2 PENGERTIAN HAJI
Secara etimologis, kata "haji" berasal dari akar kata ح اج - يَ ُح ج – َح َّج yang berarti melakukan perjalanan yang direncanakan atau disengaja. Namun, dalam pengertian istilah, haji merujuk pada perjalanan ke Baitullah (Ka'bah) untuk menjalankan ibadah yang telah ditetapkan oleh Allah SWT. Menurut ulama fiqih seperti Abi al-Syuja, haji adalah perjalanan ke Baitullah di Tanah Haram Makkah untuk beribadah. Ini berarti mengunjungi Ka'bah untuk beribadah kepada Allah dengan melaksanakan rukun-rukun  tertentu  dan  kewajiban-kewajiban  lainnya  pada  waktu-waktu  yang  telah  ditentukan (Hakim Hanafi, 2021).

## 2.3 PENGERTIAN KECERDASAN BUATAN
Kecerdasan buatan (AI) adalah istilah umum yang mengacu pada teknologi yang dapat membuat mesin  menjadi  “cerdas”.  Perusahaan  berinvestasi  dalam  penelitian  dan  penerapan  AI  untuk mengotomatisasi,  meningkatkan,  atau  mereplikasi  kecerdasan  manusia,  analisis,  dan  pengambilan keputusan, dan profesi audit internal harus siap untuk berpartisipasi penuh dalam inisiatif organisasi untuk menerapkan AI (Sari et al., 2022).
Pemanfaatan kecerdasan buatan dalam industri tidak hanya terbatas pada industri telekomunikasi saja, namun juga pada sektor perbankan, manufaktur, jasa, bahkan administrasi public  (Ririh et al., 2020).  Penggunaan  kecerdasan  buatan  juga  meluas  ke  berbagai  bidang,  termasuk  sektor  hukum. Berbasis  di  Hangzhou,  Tiongkok,  AI  Judge  telah  ada  sejak  tahun  2017,  namun  masih  sebatas menangani  litigasi  yang melibatkan  aspek  digital, termasuk  masalah  belanja  dan  penjualan  online, masalah hak cipta, dan tanggung jawab produk e-commerce (Sihombing et al, 2020).
Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  adalah  sistem  komputasi  yang  menunjukkan  karakteristik  serupa dengan jaringan  saraf  biologis  saat  menangkap  informasi  dari lingkungan  eksternal.  Tujuan  utama dari  JST  adalah  menciptakan  model  sistem  komputasi  yang  dapat  meniru  perilaku  jaringan  saraf biologis.(Lestari & Sinaga, 2021). Jaringan saraf tiruan mampu memprediksi situasi atau peristiwa di masa depan berdasarkan data historis. Mereka juga dapat menangani data yang berisi noise dengan baik  dan  menemukan  keterkaitan  yang  kompleks  antara  variabel  input  dan  output.  (Asrianto  & Herwinanda, 2022).
Metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  Backpropagation  (BPNN)  pertama  kali  dikembangkan  oleh  Paul Werbos pada tahun 1974. Kemudian, metode ini diperkenalkan kembali oleh David Parker pada tahun 1982, dan akhirnya dipopulerkan oleh Rumelhart dan McCelland pada tahun 1986.(Simanungkalit et al.,  2020).  Backpropagation  adalah  salah  satu  algoritma  yang  paling  populer  dan  efektif  untuk meningkatkan pelatihan jaringan syaraf tiruan pada jaringan multi-layer yang kompleks. Algoritma ini membantu membuat pelatihan jaringan lebih efisien dan sederhana. (Putra & Ulfa Walmi, 2020).

## 2.4 MATLAB
The MathWorks Inc. telah menciptakan perangkat lunak bernama MATLAB yang sangat berguna untuk menyelesaikan berbagai permasalahan numerik (Fatwa et al., 2022). Software ini menyediakan kemudahan  dan  kesederhanaan  dalam  menangani  masalah  yang  melibatkan  operasi  vektor  dan matriks.  Cari  matriks  inversnya  dan  selesaikan  persamaan  linear  yang  terkait.  (Utari  et  al.,  2021). Dalam melakukan pengolahan data untuk mendapatkan nilai keluaran menggunakan aplikasi Matlab dengan rumus sebagai berikut (Budi et al, 2023):
% Membuat Multi Layer Neural Network (2,3,4,5(Bebas)) net = newff(minmax(p),[hidden layer,1],{'tansig','logsig'},'traingd'); % Membangkitkan bobot dan bias net.IW{1,1} net.LW{2,1} net.b{1} net.b{2} % Nilai parameter default Fletcher-Reeves (trainrp) net.trainParam.epochs = 2500000; net.trainParam.show = 1000; net.trainParam.showCommandLine = false; net.trainParam.showWindow = true; net.trainParam.goal = 0.0001; net.trainParam.time = inf; net.trainParam.min_grad = 1e-05; net.trainParam.max_fail = 6; net.trainParam.searchFcn = 'srchcha' % Melakukan Testing net = train(net,p,t)
% Melihat hasil pada saat performance ditemukan
[a,Pf,Af,e,perf] = sim(net,p,[],[],t)
%melakukan simulasi menggunakan data uji berdasarkan hasil Training [a,Pf,Af,e,perf] = sim(net,p1,[],[],t1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  identifikasi  yang  sesuai  diperlukan  sebelum  memulai  aplikasi  Matlab  untuk  memilih arsitektur  terbaik  untuk  analisis  keseluruhan.  Mengidentifikasi  masalah  penelitian  melibatkan mengidentifikasi sumbernya, mengembangkan rumusan masalah secara menyeluruh, dan menentukan konsekuensi dari masalah tersebut. Dalam penelitian ini data pendaftar haji dikumpulkan dari Kantor Kementerian  Agama.  Kota  Pematang  Siantar  Hasil  penelitian  dapat  salah  jika  tidak  didefinisikan secara akurat. Untuk mencapai solusi yang tepat dalam menyelesaikan suatu masalah, penting untuk mengidentifikasi masalah dan memiliki pemahaman menyeluruh tentang karakteristiknya.

## 3.1 PENETAPAN INPUT
Algoritma backpropagation untuk melakukan proses prediksi Jumlah Pendaftar Haji, diperlukan data sebagai berikut. Hasil pengumpulan data jumlah pendaftar haji diperoleh data dengan 8 penetapan input. Dapat dilhat pada table 1 bahwasannya pada penelitian ini terdapat 8 penetapan input dengan 8 variable yaitu X1-X8.
Tabel 1. Variabel Input no variabel nama kriteria 1 X1 Siantar Sitalasari 2 X2 Siantar Martoba 3 X3 Siantar Barat 4 X4 Siantar Timur 5 X5 Siantar Utara 6 X6 Siantar Marimbun 7 X7 Siantar Selatan 8 X8 Siantar Marihat

## 3.2 PENETAPAN OUTPUT
Algoritma backpropagation memerlukan arsitektur yang optimal pada saat melakukan pemrosesan prediksi,  memperhatikan  nilai  error  yang  minimal  dan  memperhatikan  akurasi  yang  paling  tinggi. Penelitian ini menggunakan nilai kesalahan minimum 0,02 atau lebih kecil untuk nilai benar (1) dan 0,02 atau lebih tinggi untuk nilai salah (0). Semakin kecil nilai kesalahan minimum yang diperoleh, semakin  baik  hasil  penelitian  tersebut.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  yang  dibangun  mampu menghasilkan prediksi atau solusi yang lebih akurat dan mendekati data yang sebenarnya.

## 3.3 PENGOLAHAN DATA
Langkah pertama sebelum memasukkan data ke Matlab adalah menormalkan data menggunakan fungsi  sigmoid  Excel,  yang  menghasilkan  nilai  antara  0  dan  1.  Dalam  laporan  ini,  fungsi  sigmoid digunakan untuk memisahkan data yang telah dinormalisasi menjadi dua bagian: data pelatihan dan data  pengujian.  Data  pelatihan  berkisar  dari  tahun  2018  hingga  2021,  sementara  data  pengujian berkisar  dari  tahun  2019  hingga  2022.  Sebelum  memisahkan  data  pelatihan  dan  data  pengujian, keduanya harus dinormalisasi terlebih dahulu. Oleh karena itu, normalisasi dilakukan sebagai langkah awal sebelum analisis lebih lanjut dalam Matlab.Oleh karena itu, normalisasi data dapat dinyatakan dengan persamaan berikut:
x1= 0.8(𝑋−𝑎) 𝑏−𝑎 +0.1 (1)
Keterangan :
x 1 : data yang telah ditransformasi x : data yang akan dinormalisasi 𝑎 : data minimum
b : data maksimum
Tabel 2. Data Pelatihan Setelah Normalisasi Nama Kecamatan 2018 2019 2020 2021 S. Sitalasari 0.570922 0.610638 0.332624 0.287234 S. Martoba 0.412057 0.349645 0.241844 0.168085 S. Barat 0.837589 0.9 0.508511 0.298582 S. Timur 0.253191 0.389362 0.19078 0.185106 S. Utara 0.412057 0.406383 0.315603 0.202128 S. Marimbun  0.139716 0.122695 0.122695 0.117021 S. Selatan 0.111348 0.122695 0.105674 0.105674 S. Marihat 0.105674 0.128369 0.111348 0.1
Dalam Jaringan Saraf Tiruan (JST), normalisasi data adalah proses mengubah nilai data (data latih dan data uji) menjadi rentang nilai yang  dapat diproses oleh JST, yang biasanya diinginkan dalam rentang -1 hingga 1. Pada tahap ini, normalisasi dilakukan untuk menghasilkan data dalam rentang antara 0 hingga 1 karena penggunaan fungsi aktivasi sigmoid biner dengan nilai output yang berada dalam rentang tersebut. Metode normalisasi data yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode minimum-maksimum,  di  mana  nilai  data  diubah  agar  berada  dalam  rentang  yang  ditentukan berdasarkan nilai minimum dan maksimum dari setiap atribut.
Tabel 3. Data Pengujian Setelah Normalisasi Nama Kecamatan 2019 2020 2021 2022 S. Sitalasari 0.610638 0.332624 0.287234 0.117021 S. Martoba 0.349645 0.241844 0.168085 0.122695 S. Barat 0.9 0.508511 0.298582 0.105674 S. Timur 0.389362 0.19078 0.185106 0.253191 S. Utara 0.406383 0.315603 0.202128 0.287234 S. Marimbun  0.122695 0.122695 0.117021 0.111348 S. Selatan 0.122695 0.105674 0.105674 0.111348 S. Marihat 0.128369 0.111348 0.1 0.105674

## 3.4 ARSITEKTUR TERBAIK
Dalam penelitian ini, arsitektur 3-11-1 menghasilkan data pelatihan dengan tingkat akurasi terbaik yaitu sebesar 100% dan MSE (Mean Squared Error) sebesar 0.00009994, seperti yang ditunjukkan dalam Tabel 4.

## Tabel 4. Data Pelatihan Arsitektur 3-11-1
Nama Kecamatan Output Error SSE Hasil S. Sitalasari 0.2882 -0.001 0.00000100 1 S. Martoba 0.1816 -0.0135 0.00018225 1 S. Barat 0.2987 -0.0002 0.00000004 1 S. Timur 0.1892 -0.0041 0.00001681 1 S. Utara 0.1837 0.0185 0.00034225 1 S. Marimbun 0.1044 0.0126 0.00015876 1 S. Selatan 0.1082 -0.0025 0.00000625 1 S. Marihat 0.1096 -0.0096 0.00009216 1 Jlh SSE 0.00079952 100% MSE 0.00009994
Dalam  Tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  arsitektur  3-11-1  menghasilkan  data  pengujian  dengan tingkat akurasi sebesar 100% dan MSE ( Mean Squared Error ) sebesar 0.00009995.
Tabel 5. Data Pengujian Arsitektur 3-11-1 Nama Kecamatan Output Error SSE Hasil S. Sitalasari 0.1215 -0.0045 0.00002025 1 S. Martoba 0.1415 -0.0188 0.00035344 1 S. Barat 0.1033 0.0024 0.00000576 1 S. Timur 0.2442 0.0090 0.00008100 1 S. Utara 0.2837 0.0035 0.00001225 1 S. Marimbun 0.1117 -0.0004 0.00000016 1 S. Selatan 0.1207 -0.0093 0.00008649 1 S. Marihat 0.0902 0.0155 0.00024025 1 Jlh SSE 0.00079960 100% MSE 0.00009995
Arsitektur 3-11-1 memperoleh nilai performance 0.0000100 dan melakukan proses train dengan waktu yang cukup lama yaitu 10 menit 26 detik.
Gambar 2. Hasil Penggunaan Arsitektur 3-11-1

## 3.5 REKAPITULASI ARSITEKTUR
Hasil  keseluruhan  untuk  setiap  arsitektur  ditunjukkan  pada  tabel  di  bawah.  Tabel  dibawah menunjukkan bahwa arsitektur 3-11-1 memberikan akurasi 100%. Penelitian ini menggunakan lima arsitektur yang diuji dengan Matlab R2011a. Dari kelima arsitektur yang diuji, arsitektur 3-11-1 keluar sebagai arsitektur terbaik dengan nilai MSE pengujian sebesar 0.00009995, nilai epoch sebesar 76758 dan membutuhkan waktu proses cukup lama yaitu 10 menit 26 detik.

## Tabel 6. Rekapitulasi Arsitektur
Model Arsitektur Epoch Waktu Latih MSE Latih Akurasi MSE Uji Akurasi 3-11-1 76758 10:26 0.00009994 100% 0.00009995 100% 3-36-1 20213 03:03 0.00009999 100% 0.000467636 87% 3-65-1 3436 00:23 0.00009997 87% 0.000546055 87%
3-57-1 22441 02:43 0.00010007 87% 0.000178826 87% 3-53-1 14539 01:48 0.00009991 100% 0.000246936 75%

## 3.6 HASIL PREDIKSI
Hasil  perancangan  menghasilkan  model  terbaik  dengan  arsitektur  3-11-1.  Model  ini  akan dipakai  untuk  memprediksi  jumlah  pendaftar  haji  di  Kementerian  Agama  Kota  Pematang  Siantar. Rumus yang digunakan untuk prediksi jumlah pendaftar haji di Kementerian Agama Kota Pematang Siantar dengan model arsitektur 3-11-1 adalah :
x =((x’ – 0,1)(x.max-x.min)/0,8)) + min  (2)
Keterangan : x’ : Data normalisasi x.max  : Data maksimal asli x.min  : Data minimal asli
Berikut ini hasil prediksi dengan menggunakan model  arsitektur terbaik seperti yang ditunjukan pada table berikut:
Tabel 7. Hasil Prediksi Nama Kecamatan Data Real Target Target Prediksi Prediksi S. Sitalasari 4 0.117021 0.1215 3 S. Martoba 5 0.122695 0.1415 4 S. Barat 2 0.105674 0.1033 2 S. Timur 28 0.253191 0.2442 8 S. Utara 34 0.287234 0.2837 9 S. Marimbun 3 0.111348 0.1117 2 S. Selatan 3 0.111348 0.1207 3 S. Marihat 2 0.105674 0.0902 2 Jumlah 33

## 4. SIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari  yaitu penerapan metode backpropagation dapat digunakan untuk memprediksi jumlah jamaah yang akan mendaftar haji di kota Pematang Siantar. Hasil yang dilakukan  pada  software  MATLAB  R2011a  menunjukkan  bahwa  model  arsitektur  terbaik  adalah arsitektur  3-11-1  dengan  tingkat  presisi  100,  angka  MSE  0,00009995,  dan    nilai  epoch 76758.Berdasarkan  penelitian  tersebut  diketahui  bahwa  jumlah  jamaah  yang  mendaftar  haji  pada periode berikutnya sebanyak 33 orang.Dapat disimpulkan bahwa jumlah jamaah yang mendaftar haji pada  periode  berikutnya  mengalami  penurunan.  Hal  ini  akan  memungkinkan  pihak-pihak  yang berkepentingan  untuk  merencanakan  alokasi  sumber  daya,  akomodasi,  transportasi  dan  layanan pendukung lainnya secara lebih efisien,  mengurangi limbah dan memastikan tersedianya sumber daya yang terbatas.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustina, D., Hafiyusholeh, M., Fanani, A., & Prasetijo, D. (2023). Prediksi Distribusi Air Perusahaan Daerah Air Minum (Pdam) Tirta Dharma Kota Pasuruan Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. Jurnal Processor , 18 (1), 8–16.
Https://Doi.Org/10.33998/Processor.2023.18.1.697
Asrianto,  R.,  &  Herwinanda,  M.  (2022). Jurnal  Computer  Science  And  Information  Technology  ( Coscitech ) Algoritma Support Vector Machine . 3 (3), 431–440.
Budi  Mulyono,  &  Nursalim.  (2023).  Prediksi  Rentet  Waktu  Penjualan  Barang  Menggunakan Algoritma Backpropagation. Jurnal Kolaboratif Sains , 6 (2), 131–139.
Https://Doi.Org/10.56338/Jks.V6i2.3300 Fatwa, M., Rizki, R., Sriwinarty, P., & Supriyadi, E. (2022). Pengaplikasian Matlab Pada Perhitungan
Matriks. Papanda  Journal  Of  Mathematics  And  Science  Research , 1 (2),  81–93. Https://Doi.Org/10.56916/Pjmsr.V1i2.260
Hakim Hanafi, L. (2021). The Obligation Of Hajj During Covid-19 Pandemic: Analysis Of Law In Islamic Jurisprudence (Fiqh) . 2 (1), 56–65. Https://Almaqasid.My
Harahap,  I.  H.,  Budianita,  E.,  &  Afrianty,  I.  (2021).  Penerapan  Algoritma  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation  Untuk  Prediksi  Jumlah  Jamaah  Pendaftar  Haji  Provinsi  Riau. Seminar Nasional Teknologi … , November , 32–42. Http://Ejournal.Uin-
Suska.Ac.Id/Index.Php/Sntiki/Article/View/14378
Lestari,  A.,  &  Sinaga,  B.  (2021).  Implementasi  Metode  Backpropagation  Memprediksi  Tingkat Pemahaman Siswa Pada Mata Pelajaran Pendidikan Agama Islam (Pai) Di Mts.S Ummi Lubuk Pakam. Jikomsi (Jurnal Ilmu Komputer Dan Sistem Informasi) , 3 (3), 251–276.
Nazaruddin,  N.,  Hidayat,  R.,  &  Andreas,  R.  (2020).  Analisis  Strategi  Pemasaran  Dan  Pelayanan Dalam  Upaya  Peningkatan  Kualitas  Daya  Saing  Biro  Perjalanan  Haji  Dan  Umroh  Prospektif Ekonomi Syari’ah (Studi Pada Pt. Makkah Multazam Safir Dan Al Madinah). Nizham Journal Of Islamic Studies , 8 (01), 1. Https://Doi.Org/10.32332/Nizham.V8i01.2090 Putra, H., & Ulfa Walmi, N. (2020). Penerapan Prediksi Produksi Padi Menggunakan Artificial Neural Network Algoritma Backpropagation. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi , 6 (2),
100–107. Https://Doi.Org/10.25077/Teknosi.V6i2.2020.100-107
Rahmat,  W.  M.,  Hidayat,  N.,  &  Soebroto,  A.  A.  (2023).  Prediksi  Penjualan  Ponsel  Pintar Menggunakan  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  Kombinasi  Particle  Swarm Optimization. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 7 (1), 439–445. Http://J-Ptiik.Ub.Ac.Id
Reza, V., Snapp, P., Dalam, E., Di, I. M. A., Socialization, A., Cadger, O. F., To, M., Cadger, S., Programpadang, R., Hukum, F., Hatta, U. B. U. B., Sipil, F. T., Hatta, U. B. U. B., Danilo Gomes De Arruda, Bustamam, N., Suryani, S., Nasution, M. S., Prayitno, B., Rois, I., … Rezekiana, L. (2020). Analisis  Struktur Kovarian  Indikator  Terkait  Kesehatan  pada  Lansia  yang  Tinggal  di Rumah dengan Fokus pada Persepsi Kesehatan Subyektif . Bussiness Law Binus , 7 (2), 33–48.
Http://Repository.Radenintan.Ac.Id/11375/1/Perpus Pusat.Pdf%0ahttp://Business-
Law.Binus.Ac.Id/2015/10/08/Pariwisata- Syariah/%0ahttps://Www.Ptonline.Com/Articles/How-To-Get-Better-Mfi- Results%0ahttps://Journal.Uir.Ac.Id/Index.Php/Kiat/Article/View/8839
Ririh, K. R., Laili, N., Wicaksono, A., & Tsurayya, S. (2020). Studi Komparasi Dan Analisis Swot Pada  Implementasi  Kecerdasan  Buatan  (Artificial  Intelligence)  Di  Indonesia. Jurnal  Teknik Industri , 15 (2), 122–133. Https://Ejournal.Undip.Ac.Id/Index.Php/Jgti/Article/View/29183 Sari,  H.  U.,  Windarto,  A.  P.,  &  Damanik,  I.  S.  (2022).  Analisis  Jaringan  Saraf  Tiruan  Dengan Backpropagation Pada Korelasi Matakuliah Pratikum Terhadap Tugas Akhir. Jurikom (Jurnal Riset Komputer) , 9 (1), 115. Https://Doi.Org/10.30865/Jurikom.V9i1.3835
Sihombing,  E.  N.,  &  Adi  Syaputra,  M.  Y.  (2020).  Implementasi  Penggunaan  Kecerdasan  Buatan Dalam  Pembentukan  Peraturan  Daerah. Jurnal  Ilmiah  Kebijakan  Hukum , 14 (3),  419. Https://Doi.Org/10.30641/Kebijakan.2020.V14.419-434
Simanungkalit, J. R., Haviluddin, H., Pakpahan, H. S., Puspitasari, N., & Wati, M. (2020). Algoritma Backpropagation Neural Network Dalam Memprediksi Harga Komoditi Tanaman Karet. Ilkom Jurnal Ilmiah , 12 (1), 32–38. Https://Doi.Org/10.33096/Ilkom.V12i1.521.32-38 Thoriq,  M.  (2022).  Peramalan  Jumlah  Permintaan  Produksi  Menggunakan  Jaringan  Saraf  Tiruan Algoritma Backpropagation. Jurnal
Informasi Dan Teknologi , 4 , 27–32. Https://Doi.Org/10.37034/Jidt.V4i1.178
Utari, V. V., Wanto, A., Gunawan, I., & Nasution, Z. M. (2021). Prediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit Ptpn Iv Bahjambi Menggunakan Algoritma Backpropagation. Journal Of Computer System And Informatics (Josyc , 2 (3), 271–279.